JavaShuo
欄目
標籤
閱讀筆記 Improving Event Coreference Resolution by Learning Argument Compatibility from Unlabeled Data
時間 2021-08-15
標籤
同指識別
事件
nlp
深度學習
简体版
原文
原文鏈接
一、問題 當兩個論元在句子中的地位相同、描述的具體程度相同,但是對應描述的現實世界的實體不同則稱它們是不兼容的,其餘情況皆爲兼容。 例:對於時間論元來說,」2012年「和」星期三「是兼容的,因爲這兩個時間描述的具體程度不一樣。而「2012年」與「2005年「就是不兼容的。 其他句內地位(包括施事者、受施者、地點等)也如此。 作者認爲如果兩個事件中存在論元不兼容的情況發生,那麼它們一定不是同指的。盡
>>阅读原文<<
相關文章
1.
《Improving Event Coreference Resolution by Learning Argument Compatibility from Unlabeled Data》閱讀筆記
2.
《Revisiting Joint Modeling of Cross-document Entity and Event Coreference Resolution》閱讀筆記
3.
《Segmentation Approach for Coreference Resolution Task》閱讀筆記
4.
《Precision Event Coreference Resolution Using Neural Network Classifiers》閱讀筆記
5.
Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data閱讀筆記
6.
論文閱讀:AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
7.
Robust and Communication-Efficient Federated Learning From Non-i.i.d. Data 論文閱讀筆記
8.
論文閱讀筆記《Low-Shot Learning from Imaginary Data》
9.
論文閱讀筆記(四十八):3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
10.
《Knowledge Base Completion By Learning...》閱讀筆記
更多相關文章...
•
RSS 閱讀器
-
RSS 教程
•
PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器
-
PHP教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
相關標籤/搜索
閱讀筆記
improving
unlabeled
argument
resolution
compatibility
learning
閱讀
event
讀書筆記
MyBatis教程
Redis教程
Thymeleaf 教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
排序-堆排序(heapSort)
2.
堆排序(heapSort)
3.
堆排序(HEAPSORT)
4.
SafetyNet簡要梳理
5.
中年轉行,擁抱互聯網(上)
6.
SourceInsight4.0鼠標單擊變量 整個文件一樣的關鍵字高亮
7.
遊戲建模和室內設計那個未來更有前景?
8.
cloudlet_使用Search Cloudlet爲您的搜索添加種類
9.
藍海創意雲丨這3條小建議讓編劇大大提高工作效率!
10.
flash動畫製作修改教程及超實用的小技巧分享,碩思閃客精靈
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
《Improving Event Coreference Resolution by Learning Argument Compatibility from Unlabeled Data》閱讀筆記
2.
《Revisiting Joint Modeling of Cross-document Entity and Event Coreference Resolution》閱讀筆記
3.
《Segmentation Approach for Coreference Resolution Task》閱讀筆記
4.
《Precision Event Coreference Resolution Using Neural Network Classifiers》閱讀筆記
5.
Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data閱讀筆記
6.
論文閱讀:AutoAugment: Learning Augmentation Strategies from Data
7.
Robust and Communication-Efficient Federated Learning From Non-i.i.d. Data 論文閱讀筆記
8.
論文閱讀筆記《Low-Shot Learning from Imaginary Data》
9.
論文閱讀筆記(四十八):3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation
10.
《Knowledge Base Completion By Learning...》閱讀筆記
>>更多相關文章<<